10.14489/vkit.2023.12.рр.029-042

DOI: 10.14489/vkit.2023.12.рр.029-042

Коновалов В. А.
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ И ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ МОДЕЛИ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ОТМЫВАНИЮ ДОХОДОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ПРЕСТУПНЫМ ПУТЕМ
(с. 29-42)

Аннотация. Продолжено исследование методики классификации типологий рисков отмывания доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма в больших данных множества источников данных организационных систем, начатое в предыдущих частях исследования. Теоретически обоснованы и синтезированы функциональная и концептуальная модели процесса противодействия. Показано, что такие модели отличает необходимость проверки (верификации) признаков незаконной экономической деятельности организационных систем, в том числе в кредитных организациях, несмотря на то что таковые сами осуществляют противодействие отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма в организационных системах. В ходе моделирования отмечено, что кредитные организации не уделяют должного внимания рискам отмывания доходов, которые возникают в результате коммерческой деятельности этих организаций. При анализе синтезированной концептуальной модели выявлена необходимость частичной структурной реорганизации процесса и системы противодействия. Реорганизация целесообразна при решении двух основных задач – при доступе к множеству новых источников больших данных и организации распределенной системы противодействия с использованием дистанционного контроля кредитных организаций. Синтезирована типология отдельного риска отмывания доходов в кредитных организациях в качестве примера, иллюстрирующего пропуск таковой в процессе противодействия. Проанализированы причины пропуска этой типологии различными участниками противодействия. Сделан вывод о необходимости концептуальных изменений в системе противодействия, обеспечивающих повышение полноты классификации типологий отдельных рисков отмывания доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма.

Ключевые слова: функциональная модель; концептуальная модель; методика классификации типологий; отмывание доходов; большие данные; теория категорий; теория алгоритмов Маркова; искусственный интеллект.

Konovalov V. A.
CONCEPTUAL AND FUNCTIONAL MODELS OF COMBATING MONEY LAUNDERING
(рр. 29-42)

Abstract. The material of the article is a continuation of the study of the methodology for classifying typologies of money laundering and terrorist financing risks in big data from a variety of data sources of organizational systems. The process of counteraction is investigated. Theoretically substantiated and synthesized functional and conceptual models of this process. When synthesizing a functional model of counteraction, the IDEF0 methodology was used. In the course of modeling, it was found that such counteraction models are distinguished by the need to verify the signs of illegal economic activity of organizational systems. When analyzing the conceptual model of the counteraction process, it was found that credit institutions are not interested in countering the risks of laundering proceeds from crime that arise in the course of their commercial activities. The conceptual model of the process of combating money laundering and the financing of terrorism showed the need for a partial structural reorganization of tis process and the system that implements it. It is necessary to carry out a structural reorganization of the national countermeasure system with the organization of access to a variety of new data sources that reveal the nature of the activities of controlled organizational systems, as well as to control credit institutions, to introduce a distributed countermeasure system, which consists of remotely controlled software algorithms. A typology of a separate risk of money laundering in credit organizations is synthesized as an example illustrating the lack of interest of these organizations in detecting risks in their commercial activities. The analysis of the reasons for the omission of this typology by various participants in the counteraction, discussed in the conceptual model, is carried out. It is concluded that there is a need for conceptual changes in the system of combating money laundering and the financing of terrorism, which will improve the completeness of the classification of typologies of individual risks.

Keywords: Functional model; Conceptual model; Methods of classification of typologies; Money laundering; Big data; Category theory; Theory of Markov algorithms; Artificial Intelligence.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

В. А. Коновалов (ОАО «Курскрезинотехника», Курск, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

V. A. Konovalov (Open Joint-Stock Company “Kurskrezinotekhnika”, Kursk, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546–2021. Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь. М.: Стандартинформ, 2021. 21 с.
2. Коновалов В. А. Методика классификации типологий рисков отмывания доходов // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. Т. 20, № 4. C. 27–38. DOI: 10.14489/vkit.2023.04.pp.027-038
3. Коновалов В. А. Модель незаконной экономической деятельности при противодействии отмыванию доходов, полученных преступным путем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. Т. 20, № 6. C. 41–53. DOI: 10.14489/vkit.2023.06.pp.041-053
4. Коновалов В. А. Фонемы, морфемы, морфы и алломорфы в алфавите Маркова множества источников данных // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. Т. 20, № 5. C. 35–48. DOI: 10.14489/vkit.2023.05. pp.035-048
5. Марков А. А., Нагорный Н. М. Теория алгоритмов. М.: Наука, 1984. 432 с. (Мат. логика и основания математики). 2-е изд., испр. и доп. М.: Фазис, 1996. 493 с.
6. Шульц В. Л., Юрченко А. В., Рудченко А. Д. Безопасность предпринимательской деятельности: учеб. / под ред. В. Л. Шульца. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Юрайт, 2020. 585 с.
7. Коновалов В. А. Уточнение алфавита Маркова для представления синонимов и омонимов, обозначающих объекты больших данных социально-экономических систем. Ч. 2 // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 10. C. 43–55. DOI: 10.14489/vkit.2022.10. pp.043-055
8. Коновалов В. А. Обобщенная математическая модель типологии рисков отмывания доходов и финансирования терроризма в больших данных социально-экономических систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 4. C. 42–51. DOI 10.14489/vkit.2022.04.pp.042-051
9. Коновалов В. А. Уточнение алфавита Маркова для представления слов-синонимов и омонимов, обозначающих объекты больших данных социально-экономических систем. Ч. 2 // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 10. C. 43–55. DOI: 10.14489/vkit.2022.10.pp.043-055

Eng

1. Information Technology. Big data. Review and dictionary. (2021). National Standard No. GOST R ISO/MEK 20546–2021. Moscow: Standartinform. [in Russian language]
2. Konovalov V. A. (2023). Methodology for classifying money laundering risks typologies. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 20(4), 27 – 38. [in Russian language]. DOI: 10.14489/vkit.2023.04.pp.027-038
3. Konovalov V. A. (2023). Model of illegal economic activity in antimoney laundering proceeds from crime. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 20(6), 41 – 53. [in Russian language].DOI: 10.14489/vkit.2023.06.pp.041-053
4. Konovalov V. A. (2023). Phonemes, morphemes, morphs and allomorphs in the markov alphabet of a set of data sources. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 20(5), 35 – 48. [in Russian language]. DOI: 10.14489/vkit.2023.05. pp.035-048
5. Markov A. A., Nagorniy N. M. (1996). Theory of algorithms. Moscow: Nauka. (Mathematical logic and foundations of mathematics). 2nd ed. Moscow: Fazis. [in Russian language]
6. Shul'ts V. L. (Ed.), Yurchenko A. V., Rudchenko A. D. (2020). Business safety: a textbook for universities. 2nd ed. Moscow: Yurayt. [in Russian language]
7. Konovalov V. A. (2022). Refinement of the markov alphabet to represent synonyms and homonyms denoting objects of big data of socio-economic systems. Part 2. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(10), 43 – 55. [in Russian language].DOI: 10.14489/vkit.2022.10.pp.043-055
8. Konovalov V. A. (2022). Generalized mathematical model of money laundering and terrorism financing risk typology in big data of socio-economic systems. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(4), 42 – 51. [in Russian language].DOI: 10.14489/vkit.2022.04.pp.042-051
9. Konovalov V. A. (2022). Refinement of the markov alphabet to represent synonyms and homonyms denoting objects of big data of socio-economic systems. Part 2. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(10), 43 – 55. [in Russian language].DOI: 10.14489/vkit.2022.10.pp.043-055

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/vkit.2023.12.

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/vkit.2023.12.

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

Please specify the article DOI in the order comments.